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力合科创(南京)创新基地

发布时间:2021-05-25 浏览次数:4531

  力合科创(南京)创新基地位于南京江北新区产业技术研创园,是力合科创与南京江北新区管理委员会于2017年共同出资创建的高端综合科技服务中心,是国家级科技企业孵化器及省级大学生创业示范园。现拥有研创园团结路99号孵鹰大厦C座3层、4层和D座3层,以及行知路1号力合大厦共约4.4万平方米的孵化场地。

  基地聚焦产学研、产业投资、创业孵化加速、国际化等业务板块,构建了完备的创新服务体系,整合高校力量和社会资源集中服务并投资优质科技创业项目,是一个全要素、全链条、全方位、全球合作的产学研深度融合的综合科技服务机构。

  基地致力于发挥力合科创产业培育优势,实施科技金融融合驱动,打造“创新、创业、创投、创客”四创联动,建设产学研深度融合的创新孵化体系,形成了众创空间和孵化器运营、科技园区与产业载体运营、天使投资和创业投资管理、产业基金投资管理、人才与项目引进、科技产业聚集、国际技术合作、重大成果产业化等科技创新服务业务。目前拥有在孵科技型企业90余家,涵盖集成电路、智能制造、大数据、新材料和高端装备等产业方向。



基地特点


  力合科创(南京)创新基地地处有着“六朝古都”之称的南京,拥有悠久的历史和人文环境,高校云集且交通便利。基地所在的江北新区处于“一带一路”战略和长江经济带两大国家战略的联动区,是江苏唯一的国家级新区,也是苏南现代化示范区和苏南国家自主创新示范区中唯一的长江以北地区。新区的战略定位为“三区一平台”,即:自主创新先导区、新型城镇化示范区、长三角地区现代产业集聚区、长江经济带对外开放合作重要平台。力合科创(南京)创新基地作为南京江北新区管理委员会与力合科创共同创建的机构,新区将在资金、载体、政策等方面给予专项支持,培育其发展壮大。


服务创新


  力合科创(南京)创新基地将探索科技创新机制、搭建科技创新平台、组建产业投资发展基金、深度开展产学研孵化体系合作以及高层次人才和项目引进。并发挥力合科创产业培育和投资优势,实施科技金融融合驱动,打造“创新、创业、创投、创客”四创联动,建设产学研深度融合的创新孵化体系。


力合科创

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    以下内容转载自Zerith零次方如有侵权,请联系删除  点击此处观看产品视频  面向类家庭服务垂直场景(酒店、餐厅等),我们推出了一款轮式人形机器人Zerith-H1,取意Home1。其搭载的垂直场景操作基础模型Zerith-V0,为类家庭服务场景提供智能解决方案。丨为什么要做类家庭服务垂直场景落地?  家庭是通用机器人的终极服务场景,而在奔向家庭这个最复杂泛化、交互性最强的场景途中,我们采取 "垂直场景切入 - 家庭场景延伸" 的梯度推进策略:优先选择与家庭场景高度相似的典型服务业垂直场景(如酒店卧室 / 卫生间、餐厅后厨)作为突破口。这些场景具备三大核心优势:  1.任务聚焦性:操作流程明确(如酒店清洁、餐食备制、桌面整理),降低对于数据与模型泛化处理复杂度;  2.交互轻量化:初期仅需基础人机协作能力,显著低于家庭场景的多模态交互需求;  3.商业闭环快:通过细分领域规模化落地,快速验证技术可行性并积累真实场景数据。丨以自动驾驶为借鉴,验证专项模型可行性  从场景上看,具身智能涵盖任务泛化、对象泛化、背景泛化三大维度。自动驾驶本质上是具身智能的一个子集,已验证 "锁定场景 - 明确任务 - 泛化背景 - 泛化物体" 的垂直落地模式。这提供了可复用的经验 —— 在具身智能领域,同样可通过定义清晰任务边界(如酒店布草整理、餐厅餐桌处理),针对性突破一定范围的物体泛化(各类家具 / 厨具)与背景适应(不同光照、空间布局)的技术瓶颈,打造细分场景专业执行者。  相较自动驾驶的 "零失败容忍" 特性,具身操作允许真实场景中一定程度上的试错操作,所积累的失败数据集可以让算法学会纠正错误操作,形成 "数据采集 - 模型迭代 - 场景验证" 的闭环加速效应。这种特性使机器人能够更早进入真实环境,在动态交互中持续进化决策逻辑。  以类家庭服务垂直场景为切入点,机器人得以逐步攻克复杂度递增的场景,转动从场景数据到多样性数据的往复性飞轮,在真实环境中逐步增强模型能力;也能更早跑入商业小闭环。丨Zerith-V0:面向垂直场景的具身操作基础模型  目前主流机器人操作VLA模型采用"感知 - 动作"直连架构,依赖堆砌海量数据训练提升适应能力,缺少对操作原理的基础认知。而我们提出的Zerith-V0——创新采用"认知-行为"双系统架构,以被操作物体为中心构建空间表征,实现原理驱动式的智能操作。  人类的操作智能本质上是分层递进的:首先通过任务目标激发认知系统回滚知识,搜寻任务相关对象的物理结构组成和功能属性。对象先验和拓扑关系用于指导行为系统产生习得性动作,并实时根据主要对象的状态反馈实现行为调整。  数据层面上,划分为知识数据和行为数据。首先学习操作知识数据上,我们通过大规模的视频动作数据来构建。对于行为数据,我们构建了基于下游场景的动作基元数据集。  模型架构层面上,我们搭建了分层双系统的架构——认知系统构建对操作物体的物理属性与功能语义的理解;行为系统则基于物体空间信息映射,实现运动基元的组合优化。两者通过以操作物体为中心的统一空间表征作为交互中间件,屏蔽背景噪声,提升背景泛化能力,让系统更专注于任务本身。